最近在研究的线路就是：　metal learning + episodic memory.

我觉得agent

需要能学习各种任务，也需要有记忆把学到的抽象的东西保存下来，这样可以１．通过搜索，联想，推理，在遇到新任务时，看似不相同也能从经验中快速学到规律，这样可以减少漫无边际的游荡在搜索空间的时间。２．重复出现的任务，就可以直接从记忆调取拿来用了。

这篇论文要解决或因面临什么样的现状而产生的？

１　当面临结构相近可是不同而新颖的任务时该怎么加快学习速度？

２　之前遇到过得任务确定会重复发生，你该怎么办，每次都重新学习？

即：confronting learners with (1) an open-ended series of related yet novel tasks, within which (2) preciously encountered tasks identifiably reoccur (for related observations, see Anderson, 1990; O’Donnell et al., 2009). In the present work, we formal-ize this dual learning problem, and propose an architecture which deals with both parts of it.

前提要点：

１参考点：情景记忆是去保存曾经遇到过得场景和策略，避免每次遇到此类都需要反向传播式的增量更新。

２对比：　对比当前场景的内部表示和过去场景的内部表示，选择出与当前相似的过去场景（策略动作）

３快与慢的依赖关系：情景记忆依赖缓慢地增量式更新

４学习者知道该采用什么样的归纳偏置

（对于标准的深度学习，学习者没有这些偏置信息，也就是会有较高的方差，所以会考虑很大范围的假设，从而希望找到那一个带有偏置的最优假设。）

５学习如何学习：　能够加速强化学习，这一通用观点可通过多种方式实现，那篇（我上次介绍的前额皮质的论文）提出一种与神经科学和心理学特别相关的一种方法。

论文架构：

一个标准的LSTM+differentiable neural dictionary（DND）

即：This architecture melds the standard LSTM working memory with a differentiable neural episodic memory.

下面开始看图说话：

１．任务有３个，如图按序列的喂给ＬＳＴＭ网络

２．每个任务都有一个cue，这是标志任务开始了，所以要从ＤＮＤ中去搜索与当前ｃｕｅ最接近的一个ｋｅｙ，找到对应ｖａｌｕｅ，传回给隐变量们，注意隐变量们不一定能得到这个值，这取决于有一个r-gate.

３．一开始r-gate是关着的，因为开始的训练是不需要从ＤＮＤ获得啥的，所以它关着，随着训练越来越接近尾声倾于稳定，这个门逐渐打开，使ＤＮＤ中存储的记忆能够回到对应的当前的隐变量中。这个过程称之为：读。

４. 在一个任务的结束时，会将这个任务的隐变量们和对应ｃｕｅ存储到ＤＮＤ中，又或者ｃｕｅ在ＤＮＤ中已经存在，那么就是去更新它。这个过程称之为：写。

５，具体r-gate是什么，下节见。

differentiable neural dictionary（DND）是什么？

如公式，r-gate就是图中ｒｔ，就是在ＬＳＴＭ中加一个门，它能让网络自己去调用和把握，自己去优化出最好的开放和关闭节奏，而不是规定死了每次都要用ＤＮＤ的内容完全决定决策。

如上图，公式的另一种呈现。灰色部分是普通的ＬＳＴＭ结构，黑色线是应ＤＮＤ结构而生的门。

最后，github上有个自己实现的对应代码（pytorch）:

https://github.com/qihongl/dnd-lstm/

我看了，他的memory(DND)就是由list来存储的，寻找相似记忆就是通过similarity函数实现的，metric（相似度衡量标准）可选，有L2距离,L1距离和余弦。

不过觉得它的实现，尤其是读和写的内容不符合我上面讲的理论，逻辑上我推理出它不能实现它预期的task based 的情景记忆任务。暂时没有时间去跑代码和深究。

若你看完也发现问题，或觉得没问题，欢迎交流：

wechat: Leslie27ch